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論大數據時代下武術產業發展的機遇與挑戰

2016-11-28 13:15:32童桂文陳宣峰廣州大學體育學院廣東廣州510006
當代體育科技 2016年2期
關鍵詞:傳播機遇挑戰

童桂文 陳宣峰(廣州大學體育學院 廣東廣州 510006)

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論大數據時代下武術產業發展的機遇與挑戰

童桂文 陳宣峰
(廣州大學體育學院 廣東廣州 510006)

摘 要:信息化的快速發展帶來數據爆炸式增長,標志著大數據時代來臨,企業通過對數據的分析能帶來新的商機,這對武術產業的發展來說是一次難得的機遇,同時海量的數據也會給武術產業發展帶來諸多挑戰。在機遇方面,大數據的挖掘分析能提高武術用品制造業;能助力武術健身市場的開發;能為武術培訓機構提供便利條件;能促進武術商業賽事傳播;在挑戰方面,武術傳播數據量大,數據存儲難度高;對武術產業領域數據整理分析人才短缺,武術用戶信息不安全以及國外體育企業對本土武術產業公司的威脅等,需要我們不斷去探索解決。

關鍵詞:大數據 武術產業 傳播 機遇 挑戰

對于大數據的定義,維基百科的描述是:“大數據是由于規模、復雜性、實時而導致的使無法在一定的時間內用常規軟件工具對其進行獲取、存儲、搜索、分享、分析、可視化的數據集合。”它表現有4個特征:海量,多樣,快速,價值。大數據遍布各領域,能從中獲取巨大的經濟價值,奧巴馬政府就大數據領域投資了2億美元,把數據爭奪上升為國家戰略,世界各國亦紛紛給予了極大關注,大數據堪稱是未來的“新石油”。大數據是企業不斷創新的利器,通過對大數據的收集,挖掘和整理,企業可以發現新的商機,帶來大的市場。在2015年8月份國務院印發的《促進大數據發展行動綱要》中指出,政府將加快數據開放分享,推動資源整合,提升治理能力;推動產業創新發展,培育新興業態,助力經濟轉型;強化安全保障,提高管理水平,促進健康發展。可見,大數據時代的到來對武術產業的發展帶來巨大的機遇與挑戰。

1 大數據時代下武術產業發展的機遇

有報道稱到2015年底,全球上網人口數量將達到全球總人口的一半,目前全球有72億人,網民如此之多,而這些網民中有相當部分是習武愛好者,如果能對這部分資源進行開發,那對武術產業的發展是相當有利的,武術公司通過武術網民的數據分析,得出他們需要的產品、服務,這樣可以提高武術公司的生產率與競爭力。

1.1 大數據提高了武術用品制造業

電子商務的發展顛覆了傳統的零售業,人們足不出戶就可以買到產品。在2015年“雙十一”阿里總交易額達912億,支付寶最高時交易峰值達到8.59萬筆/s,如此巨大的交易量產生了海量的數據,武術企業通過對武術消費者的瀏覽和購買記錄,對產品的售后評論,建議等進行分析,得出武術消費者喜好的產品,他們希望改進的產品以及富有創意的武術產品。例如武術服裝、武術器械、武術護具、武術紀念品,傳統的款式可能比較單一,但如果能結合武術消費者的意見增加一些新元素,根據武術消費者的年齡、收入、興趣愛好等信息,結合消費需求,完善產品和服務,設計出具有時代氣息的武術產品,那么定會受到習武人群的青睞,使武術產品的銷售量得到提高。

1.2 大數據能助力武術健身市場的開發

經濟的快速發展,人們的生活水平得到提高,用于鍛煉的余暇時間增多,在受到環境污染飲食不安全因素影響下,人們十分注重養生,不斷尋找著延年益壽的科學方法,武術作為一種具有健身防身、娛樂康復的運動,受到大眾的青睞,國內外把武術作為健身活動的首選之一,武術健身市場巨大。那么如何能開發武術健身市場呢? 在大數據時代背景下,利用互聯網、云計算機,盡可能整合出武術健身人群的身體數據,并結合時下最流行的微信、QQ、各類社交軟件,及時獲得武術消費者在線信息,然后根據他們情況制定出科學的、合理高效率的武術健身手段,這樣會吸引更多的人投入到武術健身行業之中。

1.3 大數據能為武術培訓機構提供便利條件

未來的競爭是人才的競爭,很多家長都十分重視孩子能力的的培養,從就小開始讓他們接受各種技能的培訓,武術作為中華民族傳統體育的瑰寶,家長們愿意把孩子送往武術培訓班學習武術。然而傳統的武術套路繁多,技術復雜,孩子們學習起來很快會覺得枯燥無味,并且不愿意堅持下來,在中國出現了學習跆拳道多而學習武術少的尷尬局面,武術培訓內容面臨改革。時下網上有很多武術套路視頻,培訓機構可以利用可視化技術,將大量數據重新組合與加工,分析不同年齡段學生的特點、愛好、成長規律等,進而制定相應的武術套路動作和武術教學模式,以致出現“私人定制”套路,這樣培訓效果會增強,報名參加武術培訓的人會增多。另外,對大數據的分析整理,可以挖掘出潛在的習武人群,在互聯網搜索引擎關鍵字,精確定位武術愛好者,向其針對性地推廣武術,培訓人群會增多,節省了人力物力,武術的培訓事業會得到長足的進步。

1.4 大數據促進了武術商業賽事傳播

電視傳媒的出現,觀眾通過電視直播解比賽最新狀況,主持人會根據現場情況進行數據的捕獲和分析,讓觀眾更好地了解賽事。武術商業賽事有泰拳爭霸賽、武林風、MMA等,在賽事賽宣傳方面,可以利用武術運動員以往比賽視頻,捕捉比賽動作數據,通過計算機軟件制作出模擬比賽現場,渲染氣氛。廣告方面,賽事制作方可以從大數據中挖掘大部分觀眾感興趣的某運動員或技術特點,制作相應廣告以滿足觀眾的口味,如2014年亞運會前日韓兩國游泳名將對中國泳隊的“隔空叫板”,通過網絡的宣傳創造了新的收視率。在武術賽事直播中,經常可以看到武術比賽鏡頭的回放,這讓觀眾重溫武術比賽的精彩瞬間,進一步了解武術賽事,制造方使用計算機圖形技術幫助說明武術比賽,為評論員提供相關的實時數據,主持人結合觀眾的喜好整理相關信息,組織出滿足觀眾口味的語言,通過網絡互動,截取網友具有代表性的評論,讓觀眾獲取更多的信息,從而使武術賽事收視率得到最大限度的提高。大數據促進武術商業賽事的傳播。

2 大數據時代下武術產業發展的挑戰

大數據時代的來臨,為武術企業帶來了前所未有的機遇,但是種種挑戰也接踵而來。隨著數據的增長加速,數據的復雜性不斷提高,武術企業要面臨能處理PB級別的數據集,如何實現大數據的價值,如何保護武術用戶信息安全成等現實問題。政府要加大立法保障,從法律上保護大數據的安全,充分讓大數據技術正進入生產生活各領域。

2.1 武術傳播數據量大,數據存儲難度高

大數據時代下對武術產業的發展是有利的,但存在著極大的挑戰,一方面數據量大,現有的存貯技術難以應付。中國新聞網在2015年5月28日報道中說:到2015年底,到年底,全球手機、平板電腦等移動設備的數量將超越70億個。IC Insights預期,整體物聯網上全球聯網設備安裝數量,在2015年將達到132億臺,估計到2020年,全球有超過250億臺裝置聯網。在一場武術比賽中,有成千上萬名看電視機直播的觀眾,他們有著對自己關注的武打明星的打法、技術特點、戰術等都有自己的看法,他們對比賽的感受和賽后在網上的留言,數據將是海量的,對于主辦方來說,要存儲,挖掘有價值的信息是一個不小的挑戰。

2.2 對武術產業領域數據分析人才短缺

要處理海量復雜的數據,非專業的IT精英是不能勝任的。而當今的大數據分析人才緊缺,蓋特納咨詢公司預測大數據將為全球帶來440萬個IT新崗位;艾瑞咨詢集團副總經理魏峰在“2014年會”上指出,到2015年,中國專用數據分析人員缺口1 400萬。我國對大數據的分析起步本來就晚,武術產業偏冷門,造成對武術領域數據分析人才少之又少,為此,培養一些即懂得及時處理數據又具有相關武術知識的精英成為當下之急。武術企業可以采用引進來,走出去的戰略,即引進外國專業人才,教會本土人,再請出去的戰略,學習外國人先進處理技術,解決武術產業領域數據分析人才的缺口,為武術產業的發展奠定堅實的理論基礎。

2.3 武術用戶信息不安全

大數據對所有網絡用戶的數據進行匯總存儲,這在一定程度上用戶的個人數據隱私也埋下了安全隱患。武術網民的評論、個人信息、圖片、視頻等都被記錄在案,如在淘寶上買武術產品時需提供消費者真實姓名、住址以及銀行賬號等重要信息,倘若這些信息被不法分子利用,可能會對武術消費者帶來巨大的損失。在當前網絡法規不健全、技術監管不完善的環境下,武術用戶信息隱私安全不容樂觀。在我國鐵路12306購票系統中就曾經發生過用戶信息涉密事件,而美國的斯諾登事件讓人感覺網絡的不安全。因此,加強網絡法規的建設,打擊網絡竊取犯罪行為,維護消費者個人信息成為大數據背景下重要的課題。

2.4 跨國公司對本土武術公司的威脅

面對實力雄厚的跨國公司,我國整體發展水平較低,規模較小的民族企業受到威脅,特別是在大數據的整理分析可以為企業發現新的商機創造新的價值背景下,我國本土企業更是受到了嚴峻挑戰,誰先掌握大數據,誰就能贏得市場上的主動。我國的體育企業起步就晚,體育產業領域科技含量比外國低,對數據的收集分析要需要一定的資金,這讓實力偏差的本土企業陷于被動狀態。國外有很多著名體育品牌,如耐克、阿迪達斯、銳步等,而中國著名武術品牌卻沒有,中國武術產業市場巨大,國外體育公司已經在武術產業領域中開發相關的武術產品,搶先開發武術大數據,這無疑增加了本土武術公司對市場開發的壓力。

3 結語

在大數據時代,數據就是財富,數據就是核心競爭力。武術企業應該順應時代的發展,認識到大數據的給武術產業帶來的巨大機遇,挖掘出有價值的信息,創新武術產業,加大科技和人才的投入,提升武術產業競爭力,數據強則企業強。同時,武術企業應該科學地規劃,主動應對大數據環境下帶來的技術、信息安全,以及外來企業的挑戰。不斷占據先機,贏得武術產業市場制勝砝碼。

參考文獻

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DOI:10.16655/j.cnki.2095-2813.2016.02.096

中圖分類號:G802

文獻標識碼:A

文章編號:2095-2813(2016)01(b)-0096-02

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